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Python统计分析基础及实践

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图文详情
  • ISBN:9787522607931
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:256
  • 出版时间:2022-09-01
  • 条形码:9787522607931 ; 978-7-5226-0793-1

本书特色

本书是一本用Python学习统计分析的基础读物,每章都用一个例子贯穿始终,以点带面,用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论,有方法,有实践,可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 ·大量的中小示例,通过Python编程实现,可操作性强。 ·详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容,涵盖面广。 ·代码、图表并辅以通俗易懂的文字,易学易用。 ·版面精美,双色印刷,可使学习过程轻松愉悦。 ·赠送全部样本源代码。

内容简介

《Python统计分析基础及实践》以Python 3为基础,详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用,全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在第1章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法,进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识,概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。第10~12章介绍主要的统计分析方法,如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终,提出问题并用Python编程实现,以点带面,可帮助读者快速理解知识点,并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面,内容安排由浅入深、循序渐进,特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习,也适合初级科研人员、职场的数据分析人员参考学习。

目录

第1章 关于数据 1.1 数据大小 1.2 变量类型 1.2.1 定性变量和定量变量 1.2.2 尺度水平 1.2.3 离散型变量和连续型变量 1.3 总结 第2章 整理一维数据 2.1 数据中心指标 2.1.1 平均值 2.1.2 中位数 2.1.3 众数 2.2 数据偏差指标 2.2.1 方差和标准差 2.2.2 极差和四分位差 2.2.3 数据指标汇总 2.3 数据归一化 2.3.1 标准化 2.3.2 偏差值 2.4 一维数据的可视化 2.4.1 频数分布表 2.4.2 直方图 2.4.3 箱线图 第3章 整理二维数据 3.1 两个数据的关系指标 3.1.1 协方差 3.1.2 相关系数 3.2 二维数据的可视化 3.2.1 散点图 3.2.2 回归直线 3.2.3 热图 3.3 Anscombe的实例分析 第4章 推断统计基础 4.1 总体与样本 4.2 概率模型 4.2.1 概率基础 4.2.2 概率分布 4.3 推断统计中的概率 4.4 后面要学习的内容 第5章 离散型随机变量 5.1 一维离散型随机变量 5.1.1 一维离散型随机变量的定义 5.1.2 一维离散型随机变量的数值指标 5.2 二维离散型随机变量 5.2.1 二维离散型随机变量的定义 5.2.2 二维离散型随机变量的数值指标 第6章 常见的离散型概率分布 6.1 伯努利分布 6.2 二项分布 6.3 几何分布
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作者简介

谷合广纪(作者) 日本东京人,东京大学研究生院信息理工学系电子信息学专业硕士毕业后,继续进行该专业的博士课程学习。日本职业将棋(也称为日本象棋)手,参加奖励会的四段联赛,通过日本将棋界顶级棋手之一的行方尚史九段与本书监修认识,开始对数据科学产生兴趣,并以此为契机学习Python,目前每天都需要和Python打交道。统计检验准1级,Kaggle Recruit Challenge for Student 2017比赛摘得桂冠,SIGNATE AI边缘竞赛部门第2名,自动驾驶AI挑战赛优秀奖。 辻真吾(监修) 1975年出生于日本东京,东京大学博士。本科毕业于东京大学工学部计数工学科数理工学专业。2000年3月硕士毕业后,加入一家初创IT风险投资公司,并作为技术骨干之一用Java进行Web应用程序开发。之后回到东京大学尖端科学技术研究中心基因组科学研究所,从事生命科学和信息科学的融合领域——生物信息学的研究,2005年取得博士(工学)学位。现为该研究中心的特聘副教授,工作之余,还组织举办“公共 Python 学习会”,致力于Python的普及活动。 吴延科(译者) 吴延科,河南省方城县人,博士毕业于中国人民大学统计学专业,主要从事数理统计的相关研究,包括分位数回归分析,时空数据建模分析和大数据分析等,现任职于广东海洋大学数学与计算机学院(软件学院)数据科学系。

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